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再聊聊数据库国产化替代
本文主要探讨数据库国产化数据库中的策略,选型等方面的问题。今天的文章比较长,有5000多字,建议大家先收藏再慢慢阅读。 从2019年华为事件发生开始,就不断有企业和我讨论数据库国产化替代的事情。我也参与了一些数据库国产化方案的编写工作。不过这些年来,我看到的数据库国产化替代似乎有点雷声大雨点小。大家都挺关注,领导也够重视,方案做了一遍又一遍,但是动作实际···
- 发布时间:2025-05-17
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CMU 15445 学习之Hash Table
前面的几篇文章已经将磁盘管理和内存 buffer pool 管理的内容都介绍完了,接下来继续向上一层,来介绍关于 access method 的内容。 access method 主要是介绍一些数据结构,例如 Hash Table 和 Tree。这些数据结构可以用来做表的索引,以及一些在 sql 计算时的临时数据结构。 在设计和使用这些数据结构时,需要注意···
- 发布时间:2025-05-17
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聊聊SQL中的高级日期函数
平常我们在计算时间或推算日期时都会用到一些日期函数,大多都是些比较常见的,比如YEAR(),MONTH(),DATEADD()等等,今天给大家讲解一些比较高级的日期函数。 测试环境 SQL Server 2017 @@DATEFIRST作用针对特定会话,此函数返回SET DATEFIRST的当前值。语法@@DATEFIRST注意:SET DATEFIRS···
- 发布时间:2025-05-17
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基于Spring Cloud Apache Ignite的Redis备用方案实例教程
一、Apache Ignite1.简介Apache Ignite是一个分布式数据库,支持以内存级的速度进行高性能计算。Ignite所支持的编程语言主要包括:Java、.NET、C#以及C++,其中Java版本的对应API是最丰富的。2.应用场景时下最主流的分布式数据库应当是Redis,然而某些情况下我们的项目可能无法使用Redis进行开发。例如:由于Re···
- 发布时间:2025-05-17
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四个提升数据管道的优秀软件工程策略
首先需要解决的重要的问题:数据工程和软件工程之间有哪些不同之处? 二者非常相似,许多起源于软件工程的最佳实践对数据工程同样有效,前提是需要正确地构建它们。 在本文中,将详细介绍几个软件工程的最佳实践,以及如何更好地创建和维护数据管道。文中将特别关注管道,因为这是我们在Estuary关注的重点,这些原则同样适用于大型数据堆栈。 本次讨论将是在高层进行,虽然我···
- 发布时间:2025-05-17
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JVM
问题描述某产品线应用【A】接收应用【B】发送到MQ的消息,经过业务逻辑处理后,将数据存储到数据库中,近期发现应用【A】数据库表中有些记录的时间比应用【B]数据库表中对应记录的时间少了8个小时。产品线反馈当前线上会断断续续地产生这种异常数据,异常数据量不清楚,估计不算多。分析过程相差整整8小时,最容易想到的就是时区问题,但是分析问题还是需要把问题如何发现、问···
- 发布时间:2025-05-17
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温故知新-你好,我是EverDB!
你好,我是EverDB! 初次见面,先自我介绍一下,我的正式名称是“安沃分布式数据库系统”,不过,朋友们更喜欢称呼我“EverDB”。我是G行分布式家族中的一员,承担着分布式架构下实现数据库高可用、可扩展的重任。 我的诞生 我的诞生正逢其时。在这个金融科技创新的时代,对数据库大并发、高频次的访问和可扩展性需求与日俱增,集中式数据库架构的限制和制约逐渐显现。···
- 发布时间:2025-05-17
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数据仓库、数据集市、数据湖、数据中台到底有什么区别?都得做吗?
什么是数据仓库?大家都去宜家买过东西吧,还记得一楼的大仓库不,你如果看中了某个家具,想要自己去仓库提货,一般都会记下商品上的编码。 这个编码对于顾客来说,肯定是没有任何含义的,看到这个编码,不可能知道他是一个什么商品。 但是这个编码,对于仓库管理员来说是有含义的,他们可以清楚的知道,是哪一个货架,哪一个位置。 当然,顾客到仓库里顺着货架和位置也可以找到商品···
- 发布时间:2025-05-17
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你还不知道怎么做数据库读写分离么,用这个中间件让你性能提10倍
前 言 订单缓存方案上线之后,我们以为又开启了岁月安好的日子,但是,在一周后的某一天,DBA直接跑来了,DBA直接说:“leader让我直接找你,是这样的,上次加了缓存优化后,效果确实不错,但是我发现订单查询sql在今天的12:00至12:05之间有大量的慢sql,查询时间超过了2.5s。” 这个时候,我们立马开启了排查问题模式,首先,check了一下上次···
- 发布时间:2025-05-17
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聊一聊十个Pandas的小技巧
pandas是数据科学家必备的数据处理库,我们今天总结了10个在实际应用中肯定会用到的技巧。 1、Select from table where f1=’a’ and f2=’b’使用AND或OR选择子集dfb = df.loc[(df.Week == week) & (df.Day == day)]OR的话是这样dfb = df.loc[(df.···
- 发布时间:2025-05-17
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